王艷群，楊俞玲，張仁杰，韋懿洋，顧天舒

（1.江蘇師范大學(xué) a 科文學(xué)院 b 工業(yè)設(shè)計中心，江蘇 徐州 221100；2.江蘇圣理工學(xué)院 中俄學(xué)院，江蘇 徐州 221100）

自閉癥譜系障礙（Autism Spectrum Disorders，ASD）是一種發(fā)病于兒童早期的廣泛性發(fā)育障礙，以社會交往、溝通障礙和興趣范圍狹窄及行為重復(fù)刻板為主要特征[1]。2019 年發(fā)布的《中國自閉癥教育康復(fù)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報告Ⅲ》指出，中國的自閉癥發(fā)病率達(dá)0.8%[2]。2-6 歲是干預(yù)ASD 兒童的最佳時機(jī)，越早進(jìn)行干預(yù)，自閉癥的癥狀就能夠得到越有效地緩解。如能及時發(fā)現(xiàn)并通過手段干預(yù)，ASD 兒童社會交往能力可以實(shí)現(xiàn)有效改善[3]。

1 研究背景

1.1 ASD 兒童的視覺認(rèn)知特點(diǎn)

Quill 等[4-5]研究者指出，ASD 人群的視覺感知能力有較為突出的優(yōu)勢，對視覺信息的理解能力和整合能力比聲音信息強(qiáng)，結(jié)合視覺特征進(jìn)行的干預(yù)訓(xùn)練效果更佳。Simon Baron-Cohen[6]通過實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，視覺注視類型的線索更容易引起ASD 兒童的關(guān)注，并且能夠產(chǎn)生積極的影響。樊越波[7]在比較普通兒童與ASD 兒童注視不同視覺特征組合差異的實(shí)驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)其對形狀和顏色的識別較為敏感。Cihak D 等研究者[8-10]認(rèn)為，視覺感知能力是ASD 兒童的突出優(yōu)勢，合理利用該特點(diǎn)，有助于調(diào)動自閉癥兒童配合訓(xùn)練的積極性。還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，ASD 兒童對于視覺信息具有獨(dú)特的注意和處理模式，即對興趣類物體投入持續(xù)的關(guān)注，注視的時間延長，次數(shù)增多[11-13]。

通過以上相關(guān)研究可以看出，較普通被試而言，ASD 兒童對視覺信息的識別程度更高，理解能力更強(qiáng)。在干預(yù)訓(xùn)練中，結(jié)合ASD 兒童的視覺認(rèn)知特點(diǎn)，積極運(yùn)用色彩、輪廓、體量等造型元素，有助于提高干預(yù)訓(xùn)練的有效性。

1.2 ASD 兒童陪伴機(jī)器人的研究現(xiàn)狀

早在1976 年就有學(xué)者將機(jī)器人用在ASD 兒童的干預(yù)訓(xùn)練中，Dautenhahn 等[14]于1998 年開始了“南極光計劃”，在實(shí)驗(yàn)的過程中使用智能機(jī)器人對ASD兒童進(jìn)行干預(yù)訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)其社會互動能力得到了有效的提升。Kim[15]將社交機(jī)器人、觸屏電子游戲和康復(fù)訓(xùn)練師分別與ASD 兒童進(jìn)行交互實(shí)驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相比于觸屏電子游戲和人類治療師的交互行為，被試與社交機(jī)器人進(jìn)行人機(jī)互動時表現(xiàn)出了更多的主動性行為。Shamsuddin[16]發(fā)現(xiàn)陪伴機(jī)器人參與干預(yù)訓(xùn)練時，ASD 兒童的刻板行為明顯減少。Huskens 等[17]研究發(fā)現(xiàn)，社交陪伴機(jī)器人有效地提升了ASD 兒童與同伴及康復(fù)訓(xùn)練師主動性、響應(yīng)性交互的能力。Warren 等[18]研究認(rèn)為，ASD 兒童在進(jìn)行人機(jī)交互時焦慮現(xiàn)象得到緩解，主動交流的能力也更容易被激發(fā)。

從相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，ASD 兒童喜歡以機(jī)器人為載體的干預(yù)形式，并能夠配合完成互動訓(xùn)練；陪伴機(jī)器人更容易激發(fā)ASD 兒童參與訓(xùn)練的積極性，改善其行為刻板的現(xiàn)象，是提升其認(rèn)知能力的有效工具。

1.3 眼動追蹤技術(shù)

眼動追蹤技術(shù)是指通過眼動儀記錄用戶在處理視覺信息時不同的眼動軌跡特征，進(jìn)而探究用戶在觀察實(shí)驗(yàn)樣本時的心理活動，并通過眼動數(shù)據(jù)將其外顯化，能夠增強(qiáng)研究的有效性[19]。劉春麗[20]以眼動追蹤技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建視覺意象認(rèn)知與設(shè)計要素之間的映射模型，進(jìn)行了學(xué)齡前兒童機(jī)器人造型設(shè)計。李潔等[21]對機(jī)器人造型意象與視覺認(rèn)知規(guī)律間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行眼動測試，為機(jī)器人造型的優(yōu)化設(shè)計提供參考。沙春發(fā)等[22]將眼動追蹤技術(shù)運(yùn)用到產(chǎn)品的外觀形態(tài)設(shè)計研究中，從而分析產(chǎn)品形態(tài)與意象認(rèn)知之間的關(guān)聯(lián)性，并建立了評估模型。

數(shù)據(jù)的可視化是眼動追蹤技術(shù)的亮點(diǎn)，主要包含瞳孔信息、注視點(diǎn)信息、眼跳信息、眨眼信息、位置信息和AOI（興趣區(qū)）信息，眼動數(shù)據(jù)可以較為直觀地反映用戶在觀看產(chǎn)品時的情緒狀態(tài)和心理反應(yīng)[23]。目前常見的眼動分析指標(biāo)共有30 余種，包含首次注視前時間、首次注視前次數(shù)、首次注視時間、首次注視次數(shù)、持續(xù)注視時間、注視次數(shù)、瞳孔直徑、瞳孔間距、注視頻率、眼跳軌跡圖、注視點(diǎn)序號等[24]。Khalighy 等[25]通過分析用戶注視產(chǎn)品的持續(xù)注視時間、注視次數(shù)和眼跳軌跡圖，探究影響產(chǎn)品美感的主要因素，并預(yù)測用戶的視覺審美偏好；蘇珂等[26]采用SVM 算法，以注視總時間、首次注視時間、注視次數(shù)、瞳孔直徑等眼動指標(biāo)數(shù)據(jù)和用戶打分值為基礎(chǔ)，建立了陶瓷產(chǎn)品造型評價模型。

可以看出，不同研究者利用眼動追蹤技術(shù)分析注視行為時，往往采用不同的眼動指標(biāo)來探索不同的視覺認(rèn)知特點(diǎn)。合理地將眼動指標(biāo)數(shù)據(jù)與陪伴機(jī)器人造型偏好相結(jié)合，可以更為有效地解析ASD 兒童陪伴機(jī)器人造型特征要素對兒童視覺認(rèn)知特點(diǎn)的影響。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計

本文提出了基于眼動追蹤實(shí)驗(yàn)的ASD 兒童陪伴機(jī)器人造型偏好評價模型，其研究流程見圖1。研究過程中首先針對ASD 兒童的視覺認(rèn)知特點(diǎn)，運(yùn)用逐步回歸法，篩選出對ASD 兒童視覺偏好影響較大的眼動指標(biāo)；然后根據(jù)篩選出的眼動指標(biāo)，解析視覺偏好得分與眼動指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。

圖1 研究方法流程Fig.1 Research method flow

從而削弱ASD 兒童溝通交流的局限性，為解析其視覺偏好特點(diǎn)提供更為清晰、客觀的眼動數(shù)據(jù)支撐；將客觀眼動數(shù)據(jù)與主觀調(diào)研評分相結(jié)合，為ASD兒童陪伴機(jī)器人的造型評價研究提供了新的方法借鑒；總結(jié)歸納ASD 兒童陪伴機(jī)器人的視覺偏好、眼動指標(biāo)及造型特征的相關(guān)性，為優(yōu)化陪伴機(jī)器人造型設(shè)計提供理論參考。

2.1 陪伴機(jī)器人造型樣本選取

對徐州康復(fù)中心、特殊兒童醫(yī)院等相關(guān)機(jī)構(gòu)進(jìn)行走訪調(diào)研，與教輔人員、家長進(jìn)行了多次溝通，發(fā)現(xiàn)目前ASD 兒童所使用的陪伴機(jī)器人就是市場上普通類型的陪伴機(jī)器人。通過兒童實(shí)體玩具店、兒童康復(fù)中心以及國內(nèi)外著名的玩具品牌商城網(wǎng)站上收集整理銷量排名較高的陪伴機(jī)器人，共收集112 種較為典型的陪伴機(jī)器人造型，見圖2。

圖2 部分陪伴機(jī)器人造型樣本Fig.2 Several modeling samples of accompanying robots

造型風(fēng)格相似度高，特征重合較多的樣本對ASD兒童的干擾性較強(qiáng)、不利于兒童在較短的時間內(nèi)做出清晰的判斷。陪伴機(jī)器人的銷量和獲獎情況可以從一定程度上反映家長和廠家的選擇，銷量越高，說明越受ASD 兒童和家長的歡迎。去除造型風(fēng)格相似度高以及銷量偏低的陪伴機(jī)器人造型，篩選出48 張機(jī)器人圖片，每一張圖片都有不同的造型特征。參考相關(guān)研究中對兒童陪伴機(jī)器人的分類[27-29]，按照形狀相似性原則可以將初步選取的樣本造型大致分為基本幾何形、仿生形、不規(guī)則形等3 個大類。

為了提高實(shí)驗(yàn)的效率和準(zhǔn)確度，突出機(jī)器人造型設(shè)計的創(chuàng)新性與典型性，邀請2 位多年從事兒童產(chǎn)品設(shè)計、經(jīng)驗(yàn)豐富的專家和4 位產(chǎn)品造型設(shè)計專業(yè)的研究生，在上述基礎(chǔ)上，進(jìn)一步結(jié)合銷量和獲獎情況進(jìn)行篩選，選取造型特征最為顯著、差異性最大的機(jī)器人圖片作為典型性樣本。以X1X2X3X4X5X6 對樣本進(jìn)行編號，樣本的主要功能、造型特征等信息見表1。

表1 樣本信息介紹表Tab.1 Introduction table of sample information

為了更好地展現(xiàn)陪伴機(jī)器人造型風(fēng)格特征，選擇正視圖、45°視角、側(cè)視圖和135°視角的展示圖進(jìn)行分析，見圖3。經(jīng)過多次對比發(fā)現(xiàn)，頭部細(xì)節(jié)較多、軀干形狀較為統(tǒng)一的機(jī)器人，如布丁豆豆、小武和悟空，正視圖能夠較為完整地反映產(chǎn)品的造型風(fēng)格特征。四肢、軀干細(xì)節(jié)刻畫明顯，輪廓較為復(fù)雜的機(jī)器人，如可旺二代、米兔和Robo Master S1，45°視角更能夠反映產(chǎn)品的造型風(fēng)格特征。

圖3 部分陪伴機(jī)器人樣本多視角展示圖Fig.3 Multi-view display of some accompanying robots

為了提高實(shí)驗(yàn)的精度，突出陪伴機(jī)器人的比例、輪廓、形狀相似性等造型特征，避免材質(zhì)、紋理、色彩等其他視覺因素對實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生干擾，對陪伴機(jī)器人進(jìn)行灰度模式處理，并制作亮度直方圖，使各樣本協(xié)調(diào)一致，確保形狀線條的構(gòu)成、轉(zhuǎn)折圓弧的大小、整體輪廓的動態(tài)走向等造型細(xì)節(jié)清晰，見圖4。

圖4 部分陪伴機(jī)器人樣本及其亮度直方圖Fig.4 Some accompanying robots and their brightness histogram

2.2 實(shí)驗(yàn)被試

本次實(shí)驗(yàn)初期聯(lián)系了徐州市禾潤福利院的26 名ASD 兒童，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)過程較長，且實(shí)驗(yàn)對被試的配合度要求較高，通過多次溝通，最終確認(rèn)22 名具備正常視覺認(rèn)知能力的ASD 兒童作為實(shí)驗(yàn)組。詳細(xì)向被試家長介紹本次實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容、目的和意義，征求家長同意，獲得家長自愿簽署的知情同意書。被試具體情況見表2。

表2 研究對象基本情況Tab.2 Basic information of research objects

2.3 眼動追蹤實(shí)驗(yàn)

2.3.1 實(shí)驗(yàn)材料

為確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性，將實(shí)驗(yàn)樣本以拉丁方設(shè)計形式排列，并且畫出興趣區(qū)域（Areas of Interest,AOI），興趣區(qū)域編號與樣本編號一致，見圖5。

圖5 實(shí)驗(yàn)樣本Fig.5 Experimental samples

2.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

采用aSee Glasses 眼鏡式眼動儀、微軟Surface Pro 7 一臺，分辨率為2 650*1 600，以及附帶的aSee Glasses Studio 軟件記錄所有參與實(shí)驗(yàn)的被試觀看樣本的視覺行為，注視持續(xù)時間大于100 ms 為一次注視。

2.3.3 實(shí)驗(yàn)程序

實(shí)驗(yàn)采取個別測試的方法，在獨(dú)立房間內(nèi)進(jìn)行，房間隔音效果較好，照度大于1000 LUX。被試者進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室，熟悉環(huán)境后在距離顯示器約50 cm 的地方坐下；實(shí)驗(yàn)開始之前，檢查實(shí)驗(yàn)環(huán)境，以免出現(xiàn)陌生的視覺目標(biāo)，吸引被試的注意力。然后由教輔人員向被試講解實(shí)驗(yàn)程序，并提前在日常學(xué)習(xí)中出示樣本，以確保被試能夠熟悉實(shí)驗(yàn)流程及樣本造型。實(shí)驗(yàn)時，邀請被試家長或教輔人員進(jìn)行輔助，處理可能出現(xiàn)的行為問題。為了確保實(shí)驗(yàn)?zāi)軌驕?zhǔn)確進(jìn)行，每次實(shí)驗(yàn)前進(jìn)行3 點(diǎn)校準(zhǔn)法，校準(zhǔn)成功后方能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后給予被試一定的物質(zhì)獎勵。

2.3.4 眼動指標(biāo)選取

不同的眼動指標(biāo)可以反映被試不同的視覺認(rèn)知特點(diǎn)，為了更加清晰準(zhǔn)確地解析被試對不同陪伴機(jī)器人造型特征的視覺注視行為，在30 余種眼動指標(biāo)中篩選出10 種應(yīng)用率較高的進(jìn)行實(shí)驗(yàn)[30]。分別是首次注視前時間（Time to First Fixation, TFF）、首次注視前次數(shù)（Fixation Before, FB）、首次注視時間（First Fixation Duration, FFD）、持續(xù)注視時間（Fixation Duration, FD）、注視次數(shù)（Fixations Count, FC）、回視時間（Regression Time, RT）、回視次數(shù)（Regression in Count, RC）、注視時間比（Proportion of Fixation Duration, PFD）、回看時間比（Regression Time Rate,RTR）、再注視比率（Regaze Ratio, RR），各眼動指標(biāo)的具體含義見表3。

表3 眼動指標(biāo)及其含義Tab.3 Eye-movement index and its implication

續(xù)表3

2.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

通過aSee Glasses 眼鏡式眼動儀配套的Studio 1.1.17.8 分析軟件將眼動數(shù)據(jù)導(dǎo)出，利用SPSS 22.0進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表4。

表4 眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab.4 Experimental data of eye-movement

2.4 ASD 兒童陪伴機(jī)器人造型設(shè)計偏好統(tǒng)計

根據(jù)美國心理學(xué)家Osgood 創(chuàng)立的語義分化法，并結(jié)合李克特量表（Likert scale）編制評估問卷，問卷中的評估量表分為5 個等級[31]。由于ASD 兒童語言表達(dá)能力較弱，根據(jù)其視覺認(rèn)知特點(diǎn)繪制視覺評分圖表輔助評分[32-33]，分別以1～5 的分值作為被試對陪伴機(jī)器人造型的評分標(biāo)準(zhǔn)，可以反映被試對不同機(jī)器人造型的視覺偏好，見圖6。

圖6 視覺評分Fig.6 Visual scoring chart

實(shí)驗(yàn)開始前由教輔人員對被試詳細(xì)講解實(shí)驗(yàn)流程和要求，并介紹視覺評分圖表中每個評分等級的含義，確保被試?yán)斫鈱?shí)驗(yàn)要求和評分圖表的使用方式。實(shí)驗(yàn)時，讓被試兒童自己觀察實(shí)驗(yàn)樣本，并分別對6個實(shí)驗(yàn)樣本根據(jù)喜愛程度進(jìn)行相應(yīng)的評分，即根據(jù)偏好程度在視覺評分圖表中相應(yīng)的位置勾選，見圖7。

圖7 實(shí)驗(yàn)場景圖Fig.7 Experimental scene diagram

實(shí)驗(yàn)后，由教輔人員記錄整理不同造型機(jī)器人對應(yīng)的評分等級被選擇的次數(shù)，統(tǒng)計得出陪伴機(jī)器人造型的最終評分?jǐn)?shù)據(jù)（見圖8），評分越高說明兒童興趣越大，評分越低說明兒童興趣越小。

圖8 樣本評價得分Fig.8 Parametric map of sample scoring

3 建立回歸模型

多元線性回歸模型是統(tǒng)計分析方法中最常用的一種方法，用來確定兩種或兩種以上的影響因素之間的關(guān)系，并建立因變量與自變量（影響因素）之間的線性函數(shù)關(guān)系式，其模型的一般形式如下：

3.1 可信度檢驗(yàn)

通過SPSS 軟件的“可靠性分析”功能對眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和樣本的視覺偏好評價得分進(jìn)行可信度檢驗(yàn)，整體樣本的克倫巴赫系數(shù)α系數(shù)為0.802，說明本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的同質(zhì)性相對很高，根據(jù)α系數(shù)的評價表屬于理想層次，見表5。

表5 信度分析Tab.5 Reliability analysis

對表4 中的眼動數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，根據(jù)被試間的平方和、項(xiàng)目之間的平方和，進(jìn)行方差分析，結(jié)果顯示ρ＜0.05，即實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的重復(fù)標(biāo)度效果良好，見表6。

表6 方差分析Tab.6 Variance analysis

3.2 變量的共同度檢驗(yàn)

為了確定眼動指標(biāo)與陪伴機(jī)器人造型樣本在數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)程度，進(jìn)行變量的共同度檢驗(yàn)，共同性列表如表7 所示。除首次注視時間之外，其他眼動指標(biāo)的共同度都達(dá)到0.85 以上，且共同度在0.9 以上的占60%，因此可以確定眼動追蹤實(shí)驗(yàn)與偏好統(tǒng)計實(shí)驗(yàn)的結(jié)果效度較高。

表7 共同度檢驗(yàn)Tab.7 Common degree test

3.3 回歸分析

逐步回歸法是將全部自變量由大到小地逐個引入回歸方程，按照其貢獻(xiàn)度大小剔除作用不顯著的變量，進(jìn)而建立最優(yōu)的回歸模型，以便于深入研究變量之間的依賴關(guān)系[34-35]。在可靠性分析和共同度檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用逐步回歸法對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性計算，提煉出3 項(xiàng)指標(biāo)：注視時間比、首次注視前時間和注視次數(shù)。以這3 項(xiàng)指標(biāo)作為自變量，建立視覺偏好的多元線性回歸方程。從表8 可以看出，該模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)即擬合度R值為0.563，樣本決定系數(shù)R2為0.317，調(diào)整后R2的值為0.313，Durbin–Watson 檢驗(yàn)值為1.555，說明該回歸模型選定的眼動指標(biāo)可以較大程度上解釋偏好統(tǒng)計得分，且殘差與自變量相互獨(dú)立。

表8 模型摘要Tab.8 Model summary

表9 離散系數(shù)Tab.9 Dispersion coefficient

從表10 中可以得出，注視時間比、首次注視前時間和注視次數(shù)的回歸系數(shù)分別為2.439，–5.478 和0.088，且這3 個變量所對應(yīng)的顯著性均小于0.05，可整理得到回歸方程：

表10 回歸系數(shù)Tab.10 Regression coefficient

3.4 模型驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證回歸模型的有效性，選取徐州五彩鹿兒童發(fā)展中心的12 名ASD 兒童對6 個機(jī)器人造型樣本進(jìn)行眼動追蹤和偏好統(tǒng)計實(shí)驗(yàn)，注視時間比、首次注視前時間和注視次數(shù)的眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，見表11。

表11 眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab.11 Experimental data of eye-movement

根據(jù)回歸方程（2）計算得到相應(yīng)的模型評價計算分值，見表12。

表12 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Tab.12 Experimental data

將模型評價計算分值與偏好統(tǒng)計得分相對比，對比情況見圖9?？梢钥闯?，回歸模型評價計算得出的分值與偏好統(tǒng)計得分值曲線基本相擬合，證明該回歸模型的可靠性較高，故認(rèn)定模型有效。

圖9 兒童陪伴機(jī)器人造型評價分值Fig.9 Evaluation of broken line drawings for children accompanying robot

3.5 綜合分析

通過問卷調(diào)研，可以統(tǒng)計得到陪伴機(jī)器人造型樣本中偏好得分情況分別是：X2>X1>X3>X4>X6>X5，即基本幾何形>仿生形>不規(guī)則形。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，可以得到視覺偏好的多元線性回歸模型，提煉出對被試視覺偏好得分影響較大的3 項(xiàng)眼動指標(biāo)：首次注視前時間、注視時間比和注視次數(shù)。

通過對比眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和陪伴機(jī)器人造型特征可知，評分較高的樣本外形輪廓大都包含較為簡潔的幾何形狀，例如頭部與軀干之間通過流暢的線條進(jìn)行銜接，四肢細(xì)節(jié)刻畫較少。該類樣本造型更容易獲得被試的首次注視，并具有較長的持續(xù)注視時間和較高的注視次數(shù)。

評分稍低的樣本細(xì)節(jié)刻畫較多，頭部、四肢及軀干的輪廓比例具有較高的仿生特點(diǎn)，例如頭部具有較為明顯的人類或者動物特點(diǎn)，面部五官刻畫較為清晰。相比于具有幾何形狀特征的樣本，該類樣本視覺沖擊力較弱，但持續(xù)注視時間相對較長，注視次數(shù)相對較多。

評分最低的樣本輪廓大都較為復(fù)雜，四肢、軀干往往由不同類型的形狀單元拼接而成，組件之間形狀協(xié)調(diào)性較弱，例如軀干及上肢為仿生形狀，下肢為車輛底盤造型。該類樣本造型具有較長的首次注視前時間，持續(xù)注視時間較少。

ASD 兒童陪伴機(jī)器人造型設(shè)計是以調(diào)動兒童參與干預(yù)訓(xùn)練的積極性、提高干預(yù)效率為主要目標(biāo)，在設(shè)計中可以優(yōu)先考慮眼動指標(biāo)中具有首次注視前時間較短、持續(xù)注視時間較長、注視次數(shù)較多特征的造型。

3.6 結(jié)論

通過研究可以發(fā)現(xiàn)：從目前研究常用的10 個眼動指標(biāo)中篩選出3 個與視覺偏好關(guān)聯(lián)性較大的指標(biāo)，即首次注視前時間、注視時間比、注視次數(shù)；對視覺偏好影響程度大小的排序?yàn)槭状巫⒁暻皶r間x2>注視時間比1x>注視次數(shù)3x，即研究視覺偏好的眼動實(shí)驗(yàn)中，應(yīng)優(yōu)先觀察這3 項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)；形狀輪廓中基本幾何形較為明顯、組件風(fēng)格較為協(xié)調(diào)、細(xì)節(jié)刻畫適量的造型，更符合ASD 兒童的視覺偏好。

4 結(jié)語

本研究通過采用眼動追蹤技術(shù)和問卷調(diào)研對ASD兒童陪伴機(jī)器人造型設(shè)計進(jìn)行評價，將客觀眼動實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與主觀視覺偏好調(diào)研相結(jié)合，以期降低設(shè)計評價過程中主觀因素的干擾，獲得更為客觀的用戶偏好分析，使用戶對產(chǎn)品的體驗(yàn)更加準(zhǔn)確客觀。首先通過眼動實(shí)驗(yàn)獲取各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，在可靠性分析和共同度檢驗(yàn)合理的基礎(chǔ)上，利用逐步回歸法篩選出3 個眼動指標(biāo)主因子，建立眼動指標(biāo)與視覺偏好之間的回歸關(guān)系，即得到視覺偏好與眼動指標(biāo)的相關(guān)性。然后結(jié)合偏好評分對實(shí)驗(yàn)樣本的造型特征進(jìn)行分析，提煉出視覺偏好與造型特征的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上總結(jié)歸納了ASD 兒童陪伴機(jī)器人的視覺偏好、眼動指標(biāo)及造型特征的相關(guān)性，為陪伴機(jī)器人造型設(shè)計研究提供理論依據(jù)，也為教輔人員的使用提供參考。以期促進(jìn)ASD兒童更為積極主動的人機(jī)交互行為，提高其干預(yù)訓(xùn)練的有效性。

此外，由于陪伴機(jī)器人造型圖片在空間感、材質(zhì)和色彩的表現(xiàn)等細(xì)節(jié)上存在局限性，在后續(xù)的研究中將采用陪伴機(jī)器人實(shí)物作為測試樣本，以期獲得更為全面的結(jié)果反饋，為ASD 兒童陪伴機(jī)器人造型設(shè)計提供更為細(xì)致的設(shè)計參考。